Исследовательская группа

Лаборатория инструментов совместной работы

Мультимодальная система рекомендации каналов

Владимир КоваленкоАктивный

В крупных организациях процесс совместной работы между сотрудниками, командами и отделами включает в себя различные средства связи, такие как групповые звонки, встречи, личные чаты и каналы в мессенджерах. Каналы часто связаны с конкретными темами, например проектами или мероприятиями, и могут служить источником информации для всех, кто в них заинтересован.

Однако, в мессенджерах в крупных организациях зачастую так много каналов, что сотрудники могут просто не знать о существовании некоторых потенциально полезных им каналов. Помочь им найти релевантную информацию могут системы рекомендаций, работающие без запроса, указываемого пользователями.

Чем больше имеется информации о пользователях, тем более точные и полезные рекомендации мы можем получить. Более того, объединение мультимодальных данных с разных платформ для совместной работы может дать рекомендательной системе больше информации о социальных и технических взаимодействиях внутри организации. Например, данные об организационной структуре могут позволить генерировать рекомендации, специфические для отдельных ролей сотрудников. В случае ИТ-компаний, проекты и исходный код могут предоставить информацию о профессиональных интересах пользователей. Однако, такие данные обычно распределяются по нескольким платформам, и их трудно собрать, поэтому в большинстве существующих подходов используются только одномодальные данные.

Цель этого исследования – построить систему рекомендации каналов, работающую с мультимодальными данными, и проанализировать влияние мультимодальности на качество рекомендаций.

Участники